手把手 | 从基础到实现：集成学习综合教程（附Python代码）
介绍 当你想购买一辆新车时，你会走到第一家汽车商店就根据经销商的建议购买一辆车吗？这是不太可能的。 你可能会浏览一些人们发布评论并比较不同车型的门户网站，检查其功能和价格。你也可能会问你的朋友和同事们的意见。总之，你不会直接得出结论，还会参考其他人的意见做出决定。 机器学习中的集成模型也是类似的思路。它们结合了多个模型的决策来提高整体性能。这可以通过各种方式实现，本文将会带你一起探索。 本文...
从基础到实现：集成学习综合教程（附Python代码）
介绍 当你想购买一辆新车时，你会走到第一家汽车商店就根据经销商的建议购买一辆车吗？这是不太可能的。 你可能会浏览一些人们发布评论并比较不同车型的门户网站，检查其功能和价格。你也可能会问你的朋友和同事们的意见。总之，你不会直接得出结论，还会参考其他人的意见做出决定。 机器学习中的集成模型也是类似的思路。它们结合了多个模型的决策来提高整体性能。这可以通过各种方式实现，本文将会带你一起探索。 本文的目....
集成学习原理小结
集成学习(ensemble learning)可以说是现在非常火爆的机器学习方法了。它本身不是一个单独的机器学习算法，而是通过构建并结合多个机器学习器来完成学习任务。也就是我们常说的“博采众长”。集成学习可以用于分类问题集成，回归问题集成，特征选取集成，异常点检测集成等等，可以说所有的机器学习领域都可以看到集成学习的身影。本文就对集成学习的原理做一个总结。1. 集成学习概述从下图，我们可以对集成....
集成学习之Boosting —— Gradient Boosting原理
集成学习之Boosting —— AdaBoost原理 集成学习之Boosting —— AdaBoost实现 集成学习之Boosting —— Gradient Boosting原理 集成学习之Boosting —— Gradient Boosting实现 上一篇介绍了AdaBoost算法，AdaBoost每一轮基学习器训练过后都会更新样本权重，再训练下一个学习器，最后将所有的基学习器加权组.....
集成学习之Boosting —— Gradient Boosting实现
Gradient Boosting的一般算法流程 初始化： \(f_0(x) = \mathop{\arg\min}\limits_\gamma \sum\limits_{i=1}^N L(y_i, \gamma)\) for m=1 to M: (a) 计算负梯度： $\tilde{y}_i = -\frac{\partial L(y_i,f_{m-1}(x_i))}{\partial ...
集成学习之Boosting —— AdaBoost实现
集成学习之Boosting —— AdaBoost原理 集成学习之Boosting —— AdaBoost实现 AdaBoost的一般算法流程 输入： 训练数据集 \(T = \left \{(x_1,y_1), (x_2,y_2), \cdots (x_N,y_N)\right \}\)，\(y\in\left\{-1,+1 \right\}\)，基学习器\(G_m(x)\)，训练轮数M ...
《Scikit-Learn与TensorFlow机器学习实用指南》第7章 集成学习和随机森林
第7章 集成学习与随机森林 来源：ApacheCN《Sklearn 与 TensorFlow 机器学习实用指南》翻译项目 译者：@friedhelm739 校对：@飞龙 假设你去随机问很多人一个很复杂的问题，然后把它们的答案合并起来。通常情况下你会发现这个合并的答案比一个专家的答案要好。这就叫做群体智慧。同样的，如果你合并了一组分类器的预测（像分类或者回归），你也...
SpringCloud学习之SpringCloudStream&集成kafka
一、关于Spring-Cloud-Stream Spring Cloud Stream本质上就是整合了Spring Boot和Spring Integration，实现了一套轻量级的消息驱动的微服务框架。通过使用Spring Cloud Stream，可以有效地简化开发人员对消息中间件的使用复杂度，让系统开发人员可以有更多的精力关注于核心业务逻辑的处理。 在这里我先放一张官网的图： .....
SpringBoot学习之集成dubbo
一、摘自官网的一段描述 1.背景 随着互联网的发展，网站应用的规模不断扩大，常规的垂直应用架构已无法应对，分布式服务架构以及流动计算架构势在必行，亟需一个治理系统确保架构有条不紊的演进。 单一应用架构 当网站流量很小时，只需一个应用，将所有功能都部署在一起，以减少部署节点和成本。此时，用于简化增删改查工作量的数据访问框架(ORM)是关键。 垂直应用架...
Python3入门机器学习 - 集成学习
集成学习是使用一系列学习器进行学习，并使用某种规则把各个学习结果进行整合从而获得比单个学习器更好的学习效果的一种机器学习方法。 #准备数据 X,y = datasets.make_moons(noise=0.3,n_samples=500,random_state=42) from sklearn.model_selection import train_test_split X_train...
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